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STAGE – Ingénieur en Scores de confiance pour algorithmes de Machine Learning en détection d'objets (H/F) – 6 mois

Thales

Software and Technology Jobs

STAGE – Ingénieur en Scores de confiance pour algorithmes de Machine Learning en détection d'objets (H/F) – 6 mois

internshipPosted: Jan 7, 2026

Job Description

JOB DESCRIPTION
Lieu : Palaiseau, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.

Nos engagements, vos avantages

  • Notre savoir-faire technologique

  • Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs

  • Un environnement inclusif et bienveillant

  • Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

Votre quotidien

Thales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d’accroitre l’avance technologique et d’en assurer la compétitivité pour le groupe.

Les algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier fondés sur les réseaux de neurones, présentent une difficulté de caractérisation des sorties.

Thales a développé une approche de caractérisation intrinsèque de la confiance d'un résultat, à travers l'analyse des états internes du modèle (embeddings, espaces latents) au cours du processus d'inférence. Cette approche a été testée sur des tâches de classification, mais les modèles de détection d'objets présentent une architecture plus complexe qui demande des adaptations significatives.

Au sein de l’équipe cortAIx Labs travaillant sur l'IA de confiance, vous étudierez avec les ingénieurs algorithmiciens les possibilités méthodologiques pour adapter l'approche, et réaliserez des implémentations de cette méthodologie sur des images réelles et des modèles de deep learning.

Pour cela, vous travaillerez en collaboration étroite avec les ingénieurs IA, afin de :

  • Vous approprier la méthodologie et le framework open sources existantes

  • Parcourir la littérature scientifique pour identifier des approches adaptées à la détection d'objets dans des images

  • Établir avec l'équipe un ensemble de propositions concrètes pour tester ces approches sur des données de test

  • Réaliser l'implémentation de ces méthodes, en tâchant de préserver la compatibilité avec l'existant

Votre profil

STAGE – Ingénieur en Scores de confiance pour algorithmes de Machine Learning en détection d'objets (H/F) – 6 mois

Vous avez envie de découvrir le domaine de la recherche ?

Vous avez pour ambition de réaliser votre stage au sein de Thales ?

Vous souhaitez évoluer dans un milieu international ?

Etudiant en Master 2, en Ecole d’ingénieur ou formation équivalente, vous avez des connaissances en :

  • Connaissances théoriques en apprentissage automatique et réseaux de neurones ;

  • Compétences en développement de logiciels en Python, utilisation des bibliothèques de ML classiques (en particulier Pytorch) ;

  • Expérience d'application de techniques de ML sur des projets réalistes, et préparation de données associée ;

  • Intérêt ou expérience dans les méthodes scientifiques expérimentales : extraction de méthodologies et de bonnes pratiques à partir de campagnes d'expérimentation et de tests. Capacité à abstraire des conclusions scientifiques générales à partir de tests.

  • Anglais (niveau B2-C1 attendu) ;

Rigueur, autonomie et curiosité sont des atouts que l'on vous reconnait ? Alors ce stage est fait pour vous !

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.

Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !

Locations

  • Palaiseau, Essonne, Essonne 91767

Salary

Estimated Salary Rangemedium confidence

1,400 - 1,700 EUR / yearly

Source: ai estimated

* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.

Skills Required

  • Apprentissage automatiqueintermediate
  • Réseaux de neuronesintermediate
  • Pythonintermediate
  • PyTorchintermediate
  • Développement logicielintermediate
  • Préparation de donnéesintermediate
  • Méthodes scientifiques expérimentalesintermediate
  • Analyse de littérature scientifiqueintermediate
  • Implémentation de frameworks open sourceintermediate
  • Rigueurintermediate
  • Autonomieintermediate
  • Curiositéintermediate
  • Anglais B2-C1intermediate
  • Deep learningintermediate
  • Détection d'objetsintermediate

Required Qualifications

  • Étudiant en Master 2, École d’ingénieur ou formation équivalente (experience)
  • Connaissances théoriques en apprentissage automatique et réseaux de neurones (experience)
  • Compétences en développement de logiciels en Python (experience)
  • Utilisation des bibliothèques de ML classiques (en particulier PyTorch) (experience)
  • Expérience d'application de techniques de ML sur des projets réalistes (experience)
  • Préparation de données associée (experience)

Preferred Qualifications

  • Intérêt ou expérience dans les méthodes scientifiques expérimentales (experience)
  • Capacité à abstraire des conclusions scientifiques générales à partir de tests (experience)
  • Anglais niveau B2-C1 (experience)
  • Rigueur, autonomie et curiosité (experience)

Responsibilities

  • S'approprier la méthodologie et le framework open source existants
  • Parcourir la littérature scientifique pour identifier des approches adaptées à la détection d'objets dans des images
  • Établir avec l'équipe un ensemble de propositions concrètes pour tester ces approches sur des données de test
  • Réaliser l'implémentation de ces méthodes en préservant la compatibilité avec l'existant
  • Étudier les possibilités méthodologiques pour adapter l'approche de scores de confiance à la détection d'objets
  • Implémenter la méthodologie sur des images réelles et des modèles de deep learning

Benefits

  • general: Environnement inclusif et bienveillant
  • general: Engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG)
  • general: Milieu international
  • general: Stage conventionné avec gratification selon niveau d’études
  • general: Travail au sein de Thales Research & Technology et CortAIx Labs

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AI-powered keyword optimization
Skills matching & gap analysis
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ATS compatibility check
Keyword optimization analysis
Skill matching & gap identification
Format & readability score

Tags & Categories

DefenseAerospaceCybersecurityDefenseAerospaceTechnology

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Quiz Challenge
10 Questions
~2 Minutes
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Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.

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  • Notre savoir-faire technologique

  • Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs

  • Un environnement inclusif et bienveillant

  • Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

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Les algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier fondés sur les réseaux de neurones, présentent une difficulté de caractérisation des sorties.

Thales a développé une approche de caractérisation intrinsèque de la confiance d'un résultat, à travers l'analyse des états internes du modèle (embeddings, espaces latents) au cours du processus d'inférence. Cette approche a été testée sur des tâches de classification, mais les modèles de détection d'objets présentent une architecture plus complexe qui demande des adaptations significatives.

Au sein de l’équipe cortAIx Labs travaillant sur l'IA de confiance, vous étudierez avec les ingénieurs algorithmiciens les possibilités méthodologiques pour adapter l'approche, et réaliserez des implémentations de cette méthodologie sur des images réelles et des modèles de deep learning.

Pour cela, vous travaillerez en collaboration étroite avec les ingénieurs IA, afin de :

  • Vous approprier la méthodologie et le framework open sources existantes

  • Parcourir la littérature scientifique pour identifier des approches adaptées à la détection d'objets dans des images

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Vous avez envie de découvrir le domaine de la recherche ?

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Etudiant en Master 2, en Ecole d’ingénieur ou formation équivalente, vous avez des connaissances en :

  • Connaissances théoriques en apprentissage automatique et réseaux de neurones ;

  • Compétences en développement de logiciels en Python, utilisation des bibliothèques de ML classiques (en particulier Pytorch) ;

  • Expérience d'application de techniques de ML sur des projets réalistes, et préparation de données associée ;

  • Intérêt ou expérience dans les méthodes scientifiques expérimentales : extraction de méthodologies et de bonnes pratiques à partir de campagnes d'expérimentation et de tests. Capacité à abstraire des conclusions scientifiques générales à partir de tests.

  • Anglais (niveau B2-C1 attendu) ;

Rigueur, autonomie et curiosité sont des atouts que l'on vous reconnait ? Alors ce stage est fait pour vous !

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Locations

  • Palaiseau, Essonne, Essonne 91767

Salary

Estimated Salary Rangemedium confidence

1,400 - 1,700 EUR / yearly

Source: ai estimated

* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.

Skills Required

  • Apprentissage automatiqueintermediate
  • Réseaux de neuronesintermediate
  • Pythonintermediate
  • PyTorchintermediate
  • Développement logicielintermediate
  • Préparation de donnéesintermediate
  • Méthodes scientifiques expérimentalesintermediate
  • Analyse de littérature scientifiqueintermediate
  • Implémentation de frameworks open sourceintermediate
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  • Autonomieintermediate
  • Curiositéintermediate
  • Anglais B2-C1intermediate
  • Deep learningintermediate
  • Détection d'objetsintermediate

Required Qualifications

  • Étudiant en Master 2, École d’ingénieur ou formation équivalente (experience)
  • Connaissances théoriques en apprentissage automatique et réseaux de neurones (experience)
  • Compétences en développement de logiciels en Python (experience)
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  • S'approprier la méthodologie et le framework open source existants
  • Parcourir la littérature scientifique pour identifier des approches adaptées à la détection d'objets dans des images
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  • Réaliser l'implémentation de ces méthodes en préservant la compatibilité avec l'existant
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  • general: Environnement inclusif et bienveillant
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